GitHub’ın Yeni AI Gücü: Agentic Workflows, Kod Yazmayı Zaten Bıraktı

Yazılım Geliştirme Tarihinin Yeni Sayfası: AI, Kod Yazmıyor, Yönetiyor

GitHub, 13 Şubat 2026’da duyurduğu Agentic Workflows ile yazılım dünyasına sadece bir araç değil, bir felsefe getirdi. Artık geliştiriciler, bir işlemi otomatikleştirmek için YAML dosyaları yazmakla kalmıyor; AI’ya bu görevi tamamen devrediyor. Bu, GitHub Actions’ın bir uzantısı değil, onun tamamen yeni bir evrimi. AI artık kodu yazmıyor — kodun ne yazılması gerektiğini, nasıl test edilmesi gerektiğini, hangi bağımlılıkların güncellenmesi gerektiğini, hatta hangi issue’ların kapatılması gerektiğini kendisi kararlaştırıyor.

Neden Şimdi? Neden Bu Kadar Büyük?

Bu değişimin arkasında sadece teknolojik ilerleme değil, bir kültürel dönüşüm yatıyor. 2020’lerin başlarında geliştiriciler, Copilot’un önerdiği satırları kabul edip reddederek bir tür ‘AI ile diyalog’ kuruyordu. Bugün ise, GitHub’ın yeni sistemi, AI’nın bu diyalogu kendi başına sürmesini sağlıyor. Bir geliştirici, bir issue’da ‘Bu hata, testlerde 3 aydır tekrarlanıyor, çözümü ne?’ yazdığında, Agentic Workflows, önceki commit geçmişini, benzer hataları çözen PR’leri, ilgili test dosyalarını, hatta ilgili ekibin iletişim geçmişini analiz ediyor. Sonra, bir çözüm öneriyor, test senaryosunu otomatik oluşturuyor, değişikliği bir branch’e uyguluyor ve bir PR açıyor — tüm bunları insan müdahalesi olmadan.

Bu, yalnızca zaman tasarrufu değil. İnsan hatasını en aza indiriyor. Bir hata, bir testin kaçırılması, bir bağımlılığın unutulması — bu tür klasik sorunlar artık AI’nın ‘sorumluluğu’. GitHub, bu sorumluluğu yalnızca bir scripte değil, bir ‘agentic’ sisteme veriyor. Yani, AI artık bir araç değil, bir ekip üyesi.

Teknik Önizleme: Ne Gözlemleniyor?

GitHub’ın topluluk forumunda paylaşılan #186451 tartışmasında, önizleme alan geliştiriciler, sistemin üç temel bileşeniyle karşılaştı: İstek Anlama, Çoklu Araç Entegrasyonu ve İçsel Karar Verme. Örneğin, bir geliştirici ‘Depo boyutu arttı, dosyaları optimize et’ dediğinde, Agentic Workflows yalnızca bir kompresyon scripti çalıştırmıyor. Önce, hangi dosyaların en çok erişildiğini analiz ediyor. Sonra, bu dosyaların hangi ortamlarda kullanıldığını, test kapsamını, ve ilgili ekibin geçmiş değişikliklerini inceliyor. Sonuçta, sadece dosyaları sıkıştırmak yerine, bazılarını tamamen kaldırıp, bir CDN’ye taşımayı öneriyor — ve bu öneriyi bir PR ile sunuyor.

Diğer bir örnek: Bir güvenlik açıkları raporu geldiğinde, sistem yalnızca ilgili kütüphaneleri güncellemiyor. Aynı zamanda, bu açıkların nasıl exploite edilebileceğini simüle eden test senaryolarını oluşturuyor, güvenlik ekibine bir rapor hazırlıyor ve hatta ilgili paydaşlara otomatik bir e-posta gönderiyor. Bu, bir ‘kod yazarı’ değil, bir ‘proje yöneticisi’ davranışına karşılık geliyor.

İş Dünyasında Neler Değişecek?

Cxotoday’de yer alan analizlerde, bu teknolojinin büyük şirketlerdeki yazılım ekiblerindeki rol değişimlerini hızlandıracağı öngörülüyor. ‘Kod yazan’ pozisyonlar azalırken, ‘AI yöneticisi’ veya ‘agentic sistem denetleyicisi’ gibi yeni roller doğacak. Geliştiriciler artık sadece kod yazmakla değil, AI’nın kararlarını doğrulamak, onun veri kaynaklarını denetlemek ve etik sınırlarını belirlemekle görevli olacak.

Bu, özellikle küçük firmalar ve startup’lar için büyük bir avantaj. Artık 5 kişilik bir ekip, 50 kişilik bir yazılım ekibinin yapabildiği karmaşık otomasyonları gerçekleştirebilecek. AI, hem teknik uzmanlık hem de proje yönetimi görevini üstleniyor. Bu, dijital dönüşümün sadece altyapıya değil, organizasyonel yapıya da etki edeceğini gösteriyor.

Ne Anlama Geliyor? Bir Gelecek mi, Yoksa Tehlike mi?

Bazıları bu sistemi ‘geliştiricinin işini alacak’ bir tehdit olarak görüyor. Ama gerçek, AI’nın işini almadığı, insanların işini değiştirdiği. Bir şoför, otomatik sürüşle yolcu taşımaya devam eder — ama artık direksiyonu tutmak yerine, sistemin kararlarını izler. Aynı şey burada geçerli. Geliştiriciler, artık kodun ‘nasıl’ yazıldığını değil, ‘neden’ yazıldığını düşünmeye başlıyor. Bu, daha yüksek düzeydeki problem çözme yeteneğini gerektiriyor.

Yine de, riskler var. AI’nın kararlarının şeffaf olmaması, veri kaynaklarının önyargılı olması, hatta bir sistemdeki küçük bir hata yüzünden binlerce satır kodun yanlış otomatik değiştirilmesi gibi senaryolar gerçek. GitHub, önizleme aşamasında bu sorunları test etmek için ‘AI karar audit trail’ özelliğini ekledi: Her karar, her veri kaynağı ve her mantıksal adım kaydediliyor. Bu, sorumluluğun AI’da değil, insanlarda kalmasını sağlıyor.

Sonuç: Yazılım Geliştirme, Bir Zamanlar ‘Yazmak’tı. Şimdi ‘Yönetmek’.

GitHub’ın Agentic Workflows’ı, bir araçtan çok, bir felsefenin somutlaşması. Yazılım geliştirme artık bir dizi komutun uygulanması değil, bir yapay zekanın nasıl yönlendirileceğini, nasıl denetleneceğini ve nasıl güvenli bir şekilde serbest bırakılacağını öğrenmek. Bu, sadece bir teknolojik adım değil, bir kültürel devrim. Geliştiriciler artık ‘kod yazarları’ değil, ‘AI yöneticileri’ oluyor. Ve bu dönüşümün sadece GitHub’da değil, tüm teknoloji endüstrisinde yankılar yaratacağı kesin. Gelecek, kod yazmayanlarla değil, kodu yönetenlerle yazılacak.